杨 馥 洪 昆

（西安财经大学经济学院，陕西 西安 710100）

“十四五”规划及《金融科技发展规划（2022—2025年）》等国家重要发展规划均强调提升金融科技水平，将金融机构应用科技的能力转化为金融市场上的竞争力，有效支持实体经济发展。现阶段，商业银行对金融科技的投入逐年增加并成为发展金融科技的“主力军”。《中国金融科技报告2021》指出，2021年国有五大行金融科技平均投入超过200 亿元。商业银行等传统金融机构原有的商业模式与运行逻辑因金融与科技的深度结合而发生了深刻变化，其经营管理、产品设计、战略布局、营销渠道和风险控制等环节也因此而被重构（盛天翔和范从来，2020）。其中，商业银行尤为关注风险防控环节。金融科技通过提高商业银行在风险控制全环节的管控能力，实现信贷全流程的数字化，有效控制风险（易纲，2021），进而提高商业银行盈利能力，降低融资成本，改善资本水平，促进其健康平稳发展（陈天鑫和李军帅，2021；林胜等，2020）。当前信贷风险仍是商业银行面临的主要风险之一，2021年末我国银行业不良贷款余额达2.8 万亿元，关注类贷款余额3.8 万亿元，商业银行信贷风险管理亟须关注和改善。因此，金融科技能否以及通过何种机制改善商业银行信贷风险管理仍是值得探究的问题。

本文的边际贡献可能在于：（1）区别于以单一指标度量金融科技的研究，在基准分析时使用文本分析法建立商业银行金融科技指数；（2）从商业银行贷款集中度和信贷规模角度，拓展分析金融科技影响商业银行信贷风险的机制，丰富了相关领域的研究；（3）探究金融科技对不同类型商业银行信贷风险的影响，重点关注全国性商业银行对区域性商业银行的挤出效应，对商业银行因地制宜利用金融科技管控信贷风险具有指导借鉴意义。

回顾已有文献，关于金融科技对信贷风险影响的研究并未得到一致结论，主要分为三种观点。第一种观点认为金融科技可能提高信贷风险，并从市场化及竞争角度进行了解释。当商业银行集体运用金融科技时会促进利率市场化（邱晗等，2018；汪可，2018）和加剧商业银行竞争（杨文捷等，2020），商业银行为保持经营业绩稳定或提高业绩可能会调整信贷客户准入和资产选择的标准，导致信贷风险增加。第二种观点基于信息不对称角度，提出金融科技能够降低信贷风险。商业银行能通过大数据、云计算等科技手段减少甄别优质信贷客户的成本，从而提升筛选优质信贷客户和风险控制的能力，提升资产质量，降低风险水平（金洪飞等，2020；姚婷和宋良荣，2021；唐也然，2021；deng等，2021；郭丽虹和朱柯达，2021）。第三种观点考虑了金融科技对商业银行经营成本和银行间竞争的影响，认为金融科技对商业银行信贷风险具有非线性影响。郭品和沈悦（2019）认为，商业银行在初始运用金融科技阶段能降低运营管理费用，成本下降能促使风险承担降低，但金融科技的进一步发展却会加剧商业银行竞争，提高资金成本，促使商业银行信贷风险增加，因而金融科技与商业银行信贷风险呈早期正相关、后期负相关的正u 形关系。刘孟飞（2021）、喻平和张敬佩（2021）则认为，在金融科技发展早期，互联网金融机构运用金融科技会对商业银行的资产和负债业务产生影响，从而提高资金成本，加剧信贷风险；金融科技成熟后，既能提升经营管理和风险控制效率，又能优化信贷资产与信贷客户的结构，使信贷风险得到缓解，故金融科技与商业银行信贷风险呈早期正相关、后期负相关的倒u形的关系。

已有文献从不同维度就金融科技对信贷风险的影响进行了具体阐述，但进一步利用实证研究方法探究金融科技对商业银行信贷风险影响的传导机制的文献仍然较少。其中，孙旭然等（2020）发现金融科技的发展能提高信用贷款比例和延长信贷期限结构，进而提高商业银行信贷风险。任碧云和郑宗杰（2021）则认为金融科技对不同商业银行的信贷结构产生不同的影响，金融科技有助于调节国有商业银行贷款担保结构以缓释信贷风险，并可能使非国有商业银行偏好调整贷款期限结构来缓释信贷风险。孙旭然等（2021）的研究还表明金融科技可以抑制商业银行分支机构的扩张，进而缓解银行信贷风险。此外，deng 等（2021）的研究显示，金融科技的发展将影响商业银行的内部息差、管理能力、外部竞争强度和居民的储蓄意愿，从而对商业银行的信贷风险产生影响。

综上，商业银行发展金融科技已对其信贷风险管理产生了影响，但就影响效应与作用机制，相关研究并未形成共识。此外，金融科技对信贷风险影响机制的现有研究主要关注信贷结构和业务扩张等方面，而贷款集中度、贷款增长率等其他传导机制尚有待探索和验证。因此，进一步研究金融科技对信贷风险的影响效应并探讨可能的传导机制，可为商业银行利用金融科技缓释信贷风险提供借鉴。

商业银行信贷风险主要来源于借款人按时或全额还款的不确定性，具有客观性、聚集性与可控性的特征。不确定性又主要分为横向与纵向两类因素：纵向不确定性由外部宏观经济环境所决定；横向不确定性主要来自商业银行向企业贷款时的信息不对称（王蕾等，2019）。依据信号理论，信息不对称可以通过信息的搜集与处理得到缓解。信号理论认为，商业银行是否向借款人发放贷款是由借款人实际信用质量所传递出来的信用信号所决定的，而信号的载体是可以传达借款人经营状况的信息（徐晓萍等，2021）。过去商业银行主要通过借款企业所提供财务报表中的硬信息传递的信用信号判断借款企业信用质量，但企业所提供的信息在可靠性方面存在疑虑（李学峰和杨盼盼，2021）。而商业银行运用金融科技能降低信贷过程中的信息不对称，提高信息获取、数据处理以及客户管理的效率（邱晗等，2018；金洪飞等，2020；张金清等，2021），更好地应对贷款的逆向选择风险。此外，金融科技还有助于商业银行将原本无法指标化的软信息指标化，识别借款人的细节信息，从而更容易辨别信贷需求，更好地应对信息不对称导致的道德风险（盛天翔和范从来，2020）。综上，商业银行利用金融科技能降低银企间信息不对称，减少信贷过程中的不确定性，降低信贷风险。依据上述分析，本文提出如下基本假设：

假设1：商业银行金融科技发展水平与信贷风险负相关。

商业银行贷款集中度是指贷款集中于某一个行业、集团或者客户（王博格，2018）。根据长尾理论和信号理论，贷款具有聚